## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit menggunakan ID3
1) Cahyo Dimas K, 2) Hindriyanto Dwi Purnomo, 2) Teguh Wahyono
1) PT Inti Data Utama Gedung Mayapada, Jalan Jenderal Sudirman
Jakarta, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12920
2) Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia
Email : cahyo.kurnianto@intidatautama.com, hindriyanto.purnomo@staff.uksw.edu, teguh.wahyono@staff.uksw.edu

## Abstrak
Kredit  koperasi  adalah  pinjaman  dana  yang  diberikan  oleh  koperasi  kepada nasabahnya  berdasarkan  kebutuhan  maupun  kriteria  tertentu.  Pemberian  kredit  kepada nasabah  harus  memenuhi  kriteria  maupun  aturan  tertentu.  Ada  6  aspek  yang  harus dipertimbangkan  dalam  pemberian  kredit,  yaitu  : character,  collateral,  condition, capacity,  capital, dan area .  Untuk  memutuskan  apakah  seorang  nasabah  layak mendapatkan kredit atau tidak, perlu dilakukan evaluasi. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  algoritma Iterative  Dichotomizer Three untuk  memudahkan  koperasi  melakukan  evaluasi  terhadap  calon  nasabah . Algoritma ID3 digunakan sebagai mesin inferensi untuk membantu pengambil kebijakan dalam menentukan nasabah yang layak mendapatkan kredit dan nasabah yang tidak layak mendapatkan kredit.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Iterative Dichotomizer Three , Pohon Keputusan, Kredit Koperasi.

## 1. Pendahuluan
Permohonan  kredit  pada  koperasi  berkembang  pesat  dengan  calon  nasabah kredit  sudah  meliputi  semua  lapisan  masyarakat.  Pada  tahun  2012,  penyaluran Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)  sebesar  Rp.34,2  triliun  untuk  lebih  dari  1,9  juta debitur,  dengan  rata-rata  kredit/pembiayaan  sebesar  Rp.17,5  juta  [1].  Volume penyaluran  KUR  tersebut  telah  melampaui  target  tahun  2012  sebesar  Rp.30 triliun. Tingkat Non-Performing Loan (NPL) KUR pada tahun 2012 cukup rendah yaitu  3,6  persen  [1].  Dalam  memberikan  kredit,  pihak  koperasi  mempergunakan beberapa parameter yang telah ditetapkan oleh koperasi untuk menentukan apakah seorang  nasabah  akan  diberikan  kredit  atau  tidak.  Keputusan  pemberian  kredit yang  tidak  tepat  akan  menyebabkan  tingkat  kredit  macet  menjadi  tinggi.  Kredit macet  menyebabkan  kerugian  dikarenakan  dana  yang  dikeluarkan  oleh  koperasi tidak sepenuhnya dapat kembali, sehingga perlu dibuat sebuah sistem pendukung
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “ E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.
keputusan  yang  baik,  yang  dapat  membantu  pihak  koperasi  dalam  memutuskan nasabah yang berpotensi lancar dalam melakukan angsuran kredit.
Dalam  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  koperasi  dalam  memutuskan  calon  nasabah  yang  layak  menerima kredit  menggunakan  algoritma Iterative  Dichotomizer  Three (ID3).  Dengan menggunakan  algoritma  ID3,  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang diharapkan  dapat  memberikan  penilaian  yang  lebih  akurat  berdasarkan  atribut kriteria yang telah ditentukan.

## 2. Kajian Pustaka
Sistem  pendukung  keputusan  berbasis  ID3  sudah  diterapkan  untuk menyelesaikan  beberapa  permasalahan,  misalnya  dalam  penyeleksian  mahasiswa baru  [2],  penerimanaan  pegawai  [3],  dan  penyelenggaraan  perbaikan  jalan  [4]. Dalam  penelitiannya,  Wahyudin  [2]  membahas  penggunaan  ID3  untuk penerimaan  mahasiswa  baru  yang  berkontribusi  terhadap  maju  dan  kembangnya suatu mahasiswa. Penelitian oleh Kristiyani [3] membahas penggunaan ID3 dalam penerimaan  pegawai  yang  dilakukan  oleh  HRD.  Dalam  penelitiannya,  Bagus  [4] membahas  penggunaan  ID3 untuk  penyelenggaran perbaikan jalan oleh Bappeda Kota Salatiga dengan memperhatikan prioritas daerah perbaikan jalan.
Penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pada  kredit  kecil  pernah dilakukan oleh Azwany [5] dan Manusiwa [6]. Dalam penelitiannya, Azwany [5] menggunakan Analytical  Hierarchy  Process untuk  mengevaluasi  pemberian kredit  pada  calon  nasabah.  Azwany  [5]  menyatakan  bahwa  hasil  akhir  dari penelitiannya  adalah  prioritas  global  kriteria  nasabah,  yang  diurutkan  dari  yang tertinggi  hingga  terendah,  sehingga  pihak  bank  dapat  dengan  mudah  mengambil keputusan  dengan  melihat  hasil  tersebut.  Penelitian  tersebut  menggunakan beberapa  kriteria yang dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan, yaitu status kredit,  produktivitas  usaha,  kondisi  usaha,  jaminan,  dan  kolektibilitas.  Manusia [6] menerapkan metode Credit Risk Scoring untuk membangun sistem pendukung keputusan  permohonan  pinjaman  pada  bank.  CRS  digunakan  untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang berpengaruh terhadap resiko kegagalan pembayaran kredit. Penelitian Manusiwa menitik beratkan pada penentuan tingkat resikko  yang  dapat  diukur  secara  individual  sehingga  dapat  ditentukan  langkah- langkah  antisipasi  yang  diperlukan  untuk  memperhaiki  penurunan  kinerja  kredit yang telah disalurkan.
Menurut  Wahyudin  [2],  algoritma Iterative  Dichotomizer  Three atau  ID3 merupakan  contoh  dari  pemanfaatan  struktur  pohon  dalam  graf  yang memanfaatkan  hirarki  dan  memodelkan  persoalan.  ID3  dirancang  untuk menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  yang  memiliki  kemampuan  untuk mendapatkan  keputusan  secara  cepat  berdasar  aturan  yang  telah  ditentukan. Dalam  penggunaan  data,  akan  terdapat noise yang  merupakan  kesalahan input yang dilakukan oleh pengguna, sehingga mengakibatkan terjadinya misclasification pada sistem [7].
Prosedur algoritma ID3 dapat dideskripsikan sebagai berikut a). Menghitung nilai entropy dari  data  sampel  yang  digunakan;  b).  Menghitung  nilai gain setiap atribut  kriteria;  c).  Menetapkan  nilai gain tertinggi  sebagai tree  node; d). Menghapus  atribut  kriteria gain tertinggi;  e).  Proses  tersebut  diulang  lagi  dari
perhitungan  nilai  entropy,  sampai  seluruh  sampel  data  terpakai  dalam perhitungan.  Data  sample  yang  digunakan  oleh  algoritma  ID3  harus  mencukupi supaya pola aturan keputusan yang diambil semakin akurat sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Pemilihan atribut pada ID3 dilakukan dengan mekanisme, yang disebut  dengan information  gain.  Gain mengukur  seberapa  baik  suatu  atribut memisahkan training sample ke dalam kelas target. Permilihan nilai gain tertinggi dilakukan  dengan  teori  informasi  yang  disebut entropy. Persamaan  untuk menghitung entropy dan gain dapat  dilihat  pada  Persamaan  1  dan  Persamaan  2 [8].
Entropy(S) = -p + log 2 p + -p - log 2 p - (1)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑣| |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣)                                      (2)
Dimana : S : data training sample. P +
: jumlah data dengan target atribut bernilai positif (mendukung) P- : jumlah data dengan target atribut bernilai negatif (tidak mendukung) A : atribut V : nilai untuk atribut A
Values(A) : himpunan untuk atribut A |Sv| : jumlah sample untuk nilai v
|S| : jumlah seluruh sampel data
Entropy (Sv)  : entropy untuk sample yang memiliki nilai v
Entropy  (S)  =  0,  jika  semua  sample  pada  S  berada  pada  kelas  yang  sama sedangkan  Entropy(S)  =  1,  jika  jumlah  P + dan  P - adalah  sama  serta 0<Entropy(S)<1, jika jumlah P + dan P - tidak sama.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  adalah  sebuah  sistem  yang  memiliki kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah semi-terstruktur. Secara khusus, SPK didefinisikan sebagai sebuah sistem yang  mendukung  kerja  seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer  dalam memecahkan  masalah  semi-terstruktur  dengan  cara  memberikan  informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [5]. Sistem pendukung keputusan memiliki subsistem, antara  lain  adalah  1).  Pengelolaan  Data  ( Data Management), Pengelolaan  data  termasuk  database,  dimana  berisi  data  yang relevan  untuk  situasi  dan  dikelola  oleh  software  yang  disebut  DBMS  ( Database Management  System );  2).  Pengelolaan  Model  ( Model  Management ),  Paket Software  dimana  termasuk  financial,  statistic,  management  science,  atau  model kuantitif  lainnya,  dimana  menyediakan  kemampuan  analitis  sistem  dan  software menejemen  yang  cocok;  3).  Komunikasi  ( Subsistem  Dialog ),  Pemakai  dapat mengkomunikasikan  dan  memerintahkan  sehingga  untuk  itu  diperlukan  suatu antar  muka  pemakai  ( Use  Interface );  4).  Pengelolaan  Pengetahuan  ( Knowledge Management ), Subsistem  yang  dapat  dipilih  untuk  dapat  mendukung  setiap subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri; 5). Pemakai ( User ), Pemakai  yang  mengaplikasikan  pengetahuan  ataupun  sebagai  pengguna dari sistem. Subsistem SPK dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Subsistem Sistem Pendukung Keputusan

## 3. Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit
Model  yang  digunakan  dalam  merancang  sistem  pendukung  keputusan  ini adalah  model Web  Engineering. Pada  model  ini,  perancangan  dilakukan  secara bertahap  dengan  perbaikan  pada  tiap  perulangan  dalam  perancangannya  [9]. Proses pengembangan model Web Engineering dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Web Engineering Model [9]
Langkah-langkah  dari  model Web  Engineering adalah  1). Formulation; 2). Planning; 3). Analysis; 4). Engineering ;  5). Page  Generating  &  Testing ;  6).
Customer  Evaluation. Pada  tahap Formulation dilakukan  pengidentifikasian tujuan  perancangan  sistem.  Proses  pengidentifikasian  melibatkan  salah  satu koperasi  di  Salatiga .  Planning dilakukan  dengan  mengestimasi  pengeluaran  dan resiko  yang  mungkin  terjadi  dalam  perancangan  sistem  pendukung  keputusan. Dengan  memperhitungkan  keamanan  data,  maka  diperlukan  sebuah virtual private  server yang  dibuat  dengan  menggunakan  jasa  pembuatan vps. Perkiraan biaya  yang  dikeluarkan  untuk  penyewaan vps adalah  Rp.  2.800.000  per  tahun, dengan  spesifikasi  server  a).  Kecepatan  koneksi  10Mbps;  b). Hard  disk  drive  : 60GB; c). Hard disk type : HDD raid; d). CPU core : single core; e). CPU clock speed : 2500MHz; f). Memory : 1536MB; g). Kemampuan transfer/bln : 1000GB; h). Jumlah IP address : 1; i). Operating System : Win 2008 R2 Datacenter. Dalam memperkirakan  resiko,  pemberian  nilai  resiko  didasarkan  pada  perkiraan  dan pengamatan internal koperasi. Beberapa resiko yang mungkin terjadi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Risk Estimation Analysis Jenis Resiko Kemungkinan Dampak Tingkat Pengaruh Terjadi  kesalahan  input  kriteria data oleh pengguna 8 8 64 Hasil keputusan sistem tidak sesuai dengan keadaan lapangan 6 10 60 Interface  yang  diberikan  belum dioptimalkan untuk mobile device 8 5 40 Keterangan : - 1 – 3 = Tingkat resiko Rendah
- 4 – 6 = Tingkat resiko Menengah
- 7 – 10 = Tingkat resiko Tinggi
- Tingkat Pengaruh Resiko = Kemungkinan x Dampak
Tahap analysis merupakan  tahap  untuk  mendapatkan  kebutuhan  dari pengguna secara menyeluruh. Tahap ini dilakukan dengan melakukan wawancara dan  observasi  di  satu  koperasi  di  Salatiga.  Dari  hasil  wawancara  tersebut ditentukan  atribut  yang  digunakan  untuk  algoritma  ID3  ( capital dan collateral) , serta  pemodelan  proses  bisnis  yang  selama  ini  berlangsung  koperasi  tersebut. Pada tahap e ngineering dilakukan pembuatan interface web , desain arsitektur web dan  menggabungkan  kode  program dari  setiap  modul  menjadi  satu  sistem  yang utuh . Desain  arsitektur  web  yang  digunakan  adalah networked, yang  bertujuan agar  setiap  pengguna  dapat  mengakses  halaman web lain  tanpa  harus  mengikuti urutan-urutan  tertentu.  Arsitektur  yang  digunakan  dalam  perancangan  adalah menggunakan client-server three tier.
Gambar 3 Arsitektur Client-Server dan Three Tier
Pada presentation  layer, aplikasi  ditampilkan  dalam  bentuk web yang berfungsi  untuk  menampilkan  data  dari data  layer yang  telah  diproses  oleh business  layer.  Business  layer dibuat  dalam  modul  tersendiri  untuk  proses perhitungan  algoritma.  Sedangkan data  layer berfungsi  untuk  melakukan  akses kepada database. Data  layer yang digunakan pada aplikasi  menggunakan ORM. Tahap page  generating  &  testing yang  dilakukan  dengan  cara  pengujian  sistem yang telah dibuat . Pada tahap customer evaluation dilakukan evaluasi oleh pihak
koperasi.  Apabila  sistem  yang  dibuat  belum  sesuai  dengan  tujuan,  maka  akan dilakukan pengembangan sistem kembali.
Perancangan  sistem  digambarkan  dalam  bentuk Unified  Modelling Language (UML).  Pada  penelitian  ini,  digunakan  tiga  jenis  diagram  untuk menggambarkan  rancangan  sistem,  diagram  tersebut  adalah Use  Case  Diagram,
Activity Diagram, Class Diagram, dan Sequence Diagram.
Gambar 4 Use Case Diagram
Gambar  4  menunjukkan use  case  diagram ,  dimana  sistem  yang  dirancang dapat  diakses  oleh tiga jenis user aktif,  yaitu superadmin , manajer,  dan surveyor serta satu user pasif yaitu asynchronous process yang bertindak sebagai eksekutor proses  perhitungan  algoritma  ID3. Superadmin merupakan  user  yang  memiliki tingkat kekuasaan tertinggi,  yang dapat melakukan semua fungsi yaitu mengelola data  pemberian  kredit,  data  semua  pengguna,  data  daerah  kredit  macet,  dan melihat  aturan  sistem  pendukung  keputusan.  Manajer  merupakan  user  dengan tingkat kekuasan di bawah superadmin . Manajer tidak dapat melihat aturan sistem pendukung  keputusan,  hal  tersebut  dilakukan  untuk  meminimalisasi  manipulasi hasil  keputusan.  Selain  itu,  Manajer  juga  hanya  dapat  mengelola  data  pengguna pada  wilayah  cakupannya,  sebagai  contoh  Manajer  cabang  Salatiga  tidak  dapat mengelola data pengguna dari cabang Ungaran. Surveyor merupakan user dengan tingkat  kekuasaan  terendah. Surveyor hanya  dapat  mengelola  data  pemberian kredit  dan  juga  data  kredit  macet.  Pada  pengelolaan  data  pemberian  kredit, surveyor hanya dapat mengubah atau menghapus data yang di- input- kannya .
Daerah Kredit Macet Permohonan Kredit Green Area Grey  Area Black Area Red Area Mengubah Data Permohonan Kredit Menambah Data Permohonan Kredit Menghapus Data Permohonan Kredit Mengubah Data Daerah Kredit Macet Menghapus Data Daerah Kredit Macet Menambah Data Pengguna Mengubah Data Pengguna Menghapus Data Pengguna Menambah Data Daerah Kredit Macet Melihat Peta <<extend>> Memperbarui Rule SPK Mencocokkan Waktu Perbaruan <<include>> Data Rule SPK Asy nchronous Proccess <<extend>> <<include>> Melihat Data Pengguna Cek Tingkat Kekuasaan <<include>> Mengolah Data Pengguna <<extend>> Data Permohonan Kredit <<extend>> Data Daerah Kredit Macet <<extend>> <<include>> Surv ey or Manajer Melihat Rule Mengelola Data Melihat Data Mencetak Report Superadmin <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<include>> <<extend>> <<extend>> <<extend>>

## Gambar 5 Proses Bisnis Permohonan Kredit Koperasi
Gambar  5  menunjukkan  proses  bisnis  permohonan  kredit  pada  koperasi . Dalam  pemberian  kredit,  calon  nasabah  melakukan  permohonan  kredit  kepada pihak  koperasi.  Setelah  melakukan  permohonan  kredit,  maka surveyor akan melakukan survey pada  calon  nasabah  dengan  cara  melakukan  kunjungan  pada alamat  calon  nasabah.  Proses survey diawali  dengan  melakukan  pengisian form permohonan  kredit  oleh  calon  nasabah  dan surveyor, yang  telah  disediakan  oleh pihak  koperasi.  Setelah surveyor melakukan  analisa  tentang  data  yang  telah didapatkan,  maka surveyor memutuskan  apakah  calon  nasabah  tersebut  berhak mendapatkan  kredit.  Apabila  tidak,  maka  proses  selesai,  apabila  calon  nasabah berhak mendapatkan kredit, maka surveyor akan meneruskan data calon nasabah kepada  manajer  untuk  kemudian  ditentukan  apakah  layak  mendapat  kredit,  dan kemudian melakukan pencairan dana. Dana yang telah cair, kemudian diserahkan pada calon nasabah, dan agunan dari calon nasabah diserahkan kepada koperasi.
Gambar 6 Activity Diagram Asynchronous Proccess
Melakukan permohonan kredit Melakukan pengisian data pada f orm permohonan kredit Penerimaan dana pinjam an dari koperasi Melakukan surv ey terhadap  calon nasabah Melakukan analisa dan m engisi f orm permohonan kredit untuk surv ey or Memutuskan apakah calon nasabah berhak m enerima kredit (Tahap 1) Diterima Ditolak Memutuskan apakah calon nasabah berhak m enerima kredit (Tahap 2) Pencairan dana pinjam an Manaj er Surveyor Calon Nasabah Jalankan Thread Tidak Sama Mencocokkan Current Time dan Tanggal Update Rule Jalankan Algoritm a Sama Ins ert Rule Terbaru Database Sistem Asynchronous
Gambar  6  menunjukkan activity  diagram pada Asynchronous  Proccess.
Berbeda dengan activity dari Manajer dan Surveyor, Asynchronous Proccess tidak perlu melakukan login. Hal ini dikarenakan Asynchronous Proccess adalah proses yang  bekerja  di  belakang  layar. Asynchronous  Proccess berfungsi  untuk mencocokkan  waktu  yang  sedang  berjalan  dengan  waktu  berakhirnya  aturan pendukung  keputusan  di database. Apabila  waktu  antara  kedua  variabel  tersebut cocok,  maka Asynchronous  Proccess akan  melakukan  proses  perhitungan algoritma  dan  kemudian  melakukan  menambahan  aturan  baru  di database. Asynchronous  Proccess berjalan  dengan  menggunakan thread, dengan  interval waktu  satu  menit.  Penggunaan  waktu  interval  satu  menit  adalah  untuk meminimalisir  terjadinya miss antara  waktu  yang  sedang  berjalan  dengan  waktu berakhirnya aturan pendukung keputusan.

## Gambar 7 Class Diagram
Gambar  7  merupakan  class  diagram  yang  menggambarkan  tentang  relasi antara  tabel  Data,  tabel  Pengguna,  tabel Area ,  dan  tabel Rule .  Ada  enam  buah atribut  yang  digunakan  untuk  menentukan  layak  tidaknya  calon  nasabah mendapatkan kredit. Keenam atribut tersebut adalah character, capital, condition, collateral,  capacity ,  dan area . Character merupakan  sifat  dari  calon  nasabah.
Capacity merupakan  kemampuan  calon  nasabah  dalam  memenuhi  kewajiban terhadap  koperasi. Collateral merupakan  penilaian  terhadap  jaminan  yang diberikan  calon  nasabah  kepada  koperasi. Capital merupakan  modal  atau kepemilikan  barang  berharga  yang  dimiliki  oleh  calon  nasabah. Conditions menjelaskan segala kondisi yang dimiliki oleh calon nasabah, baik latar belakang maupun  kondisi  keluarga. Area merupakan  alamat  dari  calon  nasabah.  Penilaian tersebut terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Penilaian Atribut Atribut Kriteria Value Kondisi Character Kurang Baik Sikap koperatif calon nasabah rendah Cukup Baik Sikap  calon  nasabah  netral  (tidak  buruk,  tidak  terlalu koperatif) Sangat Baik Calon nasabah menunjukan sikap yang koperatif Capital Kurang Baik Calon nasabah tidak memiliki cukup barang yang dapat digadaikan Cukup Baik Calon  nasabah  memiliki  cukup  barang  untuk digadaikan Sangat Baik Calon nasabah memiliki lebih dari cukup barang untuk digadaikan Collateral Kurang Baik Penafsiran harga agunan kurang dari 60% pinjaman Cukup Baik Penafsiran  harga  agunan  kurang  dari  pinjaman  namun lebih dari 60% nilai pinjaman Sangat Baik Penafsiran harga agunan >= nilai pinjaman Capacity Kurang Baik Sisa  pendapatan  per  periode  di  bawah  angsuran perbulan Cukup Baik Sisa  pendapatan  per  periode  lebih  dari  angsuran perbulan dan kurang dari angsuran + 20% angsuran Sangat Baik Sisa pendapatan per periode lebih dari angsuran + 20% angsuran Condition Kurang Baik Kondisi  calon  nasabah  tidak  cukup  baik  (keluarga, kehidupan) Cukup Baik Kondisi  calon  nasabah  cukup  baik  (keluarga, kehidupan) Sangat Baik Kondisi calon nasabah baik (keluarga, kehidupan) Area Black Area Alamat  calon  nasabah  terletak  di  daerah  black  list (penentuan  black  area  adalah  apabila  terdapat  >20 nasabah pada suatu daerah dengan status kredit macet) Red Area Alamat  calon  nasabah  terletak  di  daerah  yang sebaiknya dijauhi terlebih dahulu (penentuan black area adalah  apabila  terdapat  10  nasabah  pada  suatu  daerah dengan status kredit macet) Grey Area Alamat  calon  nasabah  terletak  di  daerah  yang  dapat ditindak lanjuti, namun harus berhati-hati Green Area Alamat calon nasabah terletak di daerah yang aman

## 4. Hasil Implementasi Sistem dan Pembahasan
Analisa dilakukan dengan menggunakan data yang diperoleh dari salah satu koperasi di Salatiga. Setiap data sampel memiliki keenam atribut yang digunakan yaitu, character,  collateral,  condition,  capacity,  capital, dan area. Tabel  3 menunjukkan  data  sampel  yang  dipergunakan  dalam  perhitungan  dengan algoritma  ID3 untuk  menentukan pemberian kredit bagi  calon  nasabah.  Terdapat 20  data  sampel  pemberian  kredit  yang  nantinya  akan  menjadi  patokan  dalam penentuan aturan pemberian kredit.
Tabel 3 Data Sampel Permohonan Kredit No Capital Condition Character Collateral Capacity Area Status 1 CB CB SB SB KB Grey Terima 2 CB CB CB SB SB Green Terima 3 SB CB SB CB KB Green Terima 4 KB CB SB SB KB Green Terima 5 SB SB SB SB SB Green Terima 6 CB SB CB SB SB Green Terima 7 SB CB CB SB KB Green Terima 8 CB CB SB SB SB Green Terima 9 KB CB CB SB SB Green Terima 10 CB CB CB SB KB Green Terima 11 KB KB KB CB KB Green Tolak 12 CB CB KB SB SB Black Tolak 13 CB CB SB SB SB Black Tolak 14 CB CB SB SB SB Black Tolak 15 SB CB KB SB KB Black Tolak 16 CB CB SB CB SB Green Tolak 17 KB KB KB CB SB Black Tolak 18 KB KB KB CB SB Red Tolak 19 CB KB CB SB KB Grey Tolak 20 SB CB SB SB SB Black Tolak Keterangan : - SB Sangat Baik
- CB Cukup Baik - KB Kurang Baik
Perhitungan gain untuk atribut Character:
Entropy S Kb = [0+,5-] = 0 Entropy S Cb
= [5+,2-]
= -(5/7) log 2 (5/7) -(2/7) log 2 (2/7) = 0.8631205687 Entropy S Sb = [5+,3-] = -(5/8) log 2 (5/8) -(3/8) log 2 (3/8)
= 0.9544340027
Gain Character =  Entropy(S)  –  (7/20).Entropy(S Cb )  -  (8/20).Entropy(S Sb ) = 0.3161341999
Perhitungan gain untuk atribut Condition:
Entropy S Kb = [0+,4-] = 0 Entropy S Cb = [8+,6-] = -(8/14) log 2 (8/14) -(6/14) log 2 (6/14) = 0.9852281359 Entropy S Sb = [2+,0-] = 0 Gain Condition = Entropy(S) - (14/20).Entropy(S Cb )
= 0.3103403049
Dengan  cara  yang  sama  dengan  atribut character dan condition, nilai gain untuk atribut lain adalah sebagai berikut :
Perhitungan gain untuk atribut Collateral = 0.0913050304 Perhitungan gain untuk atribut Capital = 0.0145247027 Perhitungan gain untuk atribut Capacity = 0.0072991569 Perhitungan gain untuk atribut Area = 0.5237788605
Berdasarkan  hasil  perhitungan gain, tampak  bahwa  atribut Area memiliki nilai tertinggi. Dengan demikian atribut Area akan digunakan sebagai root dalam pembuatan pohon keputusan.
Gambar 8 Pohon Keputusan Pemberian Kredit Tahap Awal
Gambar 8 menggambarkan pohon keputusan yang terbentuk setelah didapat gain  tertinggi,  yaitu gain  Area .  Dari  Gambar  8  dapat  diketahui  bahwa  apabila calon  nasabah  berada  pada  daerah black  area, maka  calon  nasabah  ditolak permohonan  kreditnya,  jika  calon  nasabah  berada  pada  daerah red  area maka calon nasabah juga akan ditolak permohonan kreditnya. Sedangkan apabila calon nasabah  berada  pada  daerah  grey  atau  green  area  maka  akan  dilanjutkan  dengan pencarian kriteria penilaian berikutnya. Pencarian selanjutnya adalah menentukan atribut  di  bawah  sampel  data  dengan  atribut Area bernilai grey  area tanpa menghitung  kembali  gain  atribut Area, data  sampel  yang  digunakan  adalah  [S1, S19] yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Tabel Data Sampel Area Calon Nasabah Permohonan Kredit value Grey Area No Capital Condition Character Collateral Capacity Area Status 1 CB CB SB SB KB Grey Area Terima 19 CB KB CB SB KB Grey Area Tolak Entropy Area(Grey Area) [1+,1-] = 1
Dengan melakukan perhitungan gain, didapat :
Perhitungan gain untuk atribut Character = 1
Perhitungan gain untuk atribut Condition = 1 Perhitungan gain untuk atribut Collateral = 0 Perhitungan gain untuk atribut Capital = 0 Perhitungan gain untuk atribut Capacity = 0
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan gain pada node di  bawah value  Grey Area pada  atribut Area didapat  dua  nilai  gain  yang  sama,  yaitu  gain character , dan condition. Dengan  menggunakan  SOP  dari  koperasi  yang  lebih mengutamakan character dibanding  dengan condition . Maka  nilai  gain  terbesar yang  dipilih  adalah character, dan  diletakkan node baru  di  bawah value  Grey
Area pada node root Area.
Gambar 9 Pohon Keputusan Pemberian Kredit Tahap Dua
Gambar  9  menunjukkan  atribut  kriteria Area dengan value grey  area menjadi prioritas utama dalam penentuan pemberian kredit. Dari Gambar 9 dapat diketahui  bahwa  apabila  calon  nasabah  berada  pada  daerah grey  area dan  nilai character nya  kurang  atau  cukup , maka  calon  nasabah  ditolak  permohonan kreditnya, jika calon nasabah berada pada daerah grey area dan nilai character nya sangat  baik  maka calon  nasabah  diterima  permohonan kreditnya.  Karena seluruh data  sampel  telah  digunakan,  maka  proses  akan  melakukan backtracking dengan melakukan  perhitungan  pada value  green  area .  Tanpa  menghitung  kembali  gain
atribut Area, data sampel yang digunakan adalah [S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9,
S10, S11, S16] yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Tabel Data Sampel Area Calon Nasabah Permohonan Kredit value Green Area No Capital Condition Character Collateral Capacity Area Status 2 CB CB CB SB SB Green Terima 3 SB CB SB CB KB Green Terima 4 KB CB SB SB KB Green Terima 5 SB SB SB SB SB Green Terima 6 CB SB CB SB SB Green Terima 7 SB CB CB SB KB Green Terima 8 CB CB SB SB SB Green Terima 9 KB CB CB SB SB Green Terima 10 CB CB CB SB KB Green Terima 11 KB KB KB CB KB Green Tolak 16 CB CB SB CB SB Green Tolak Entropy Area(Green Area) [9+, 2-] = -(9/11) log 2 (9/11) -(2/11) log 2 (2/11)
= 0.6840384354
Dengan melakukan perhitungan gain, didapat:
Perhitungan gain untuk atribut Character = 0.3558893015 Perhitungan gain untuk atribut Condition = 0.2887188403 Perhitungan gain untuk atribut Collateral = 0.4335941170 Perhitungan gain untuk atribut Capital = 0.1054449831 Perhitungan gain untuk atribut Capacity = 0.0013316170
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan gain pada node di  bawah value  Green Area pada  atribut Area didapat  nilai  gain  terbesar  adalah collateral, sehingga atribut collateral diletakkan  sebagai node baru di bawah value Green Area pada
node root Area.
Gambar 10 Pohon Keputusan Pemberian Kredit Tahap Tiga
Gambar  10  menunjukkan  atribut  kriteria Area dengan value green  area menjadi prioritas utama dalam penentuan pemberian kredit. Dari Gambar 10 dapat
diketahui  bahwa  apabila  calon  nasabah  berada  pada  daerah green  area dan  nilai collateral nya  kurang , maka  calon  nasabah  ditolak  permohonan  kreditnya,  jika calon nasabah berada pada daerah green area dan nilai collateral nya sangat baik maka calon nasabah diterima permohonan kreditnya. Untuk nilai collateral cukup baik  akan  dilakukan  pencarian  kembali  tanpa  menghitung  gain area dan collateral, data sampel  yang digunakan adalah [S3, S11, S16]  yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Tabel Data Sampel Area Calon Nasabah Permohonan Kredit value Green Area dan Collateral Sangat Baik No Capital Condition Character Collateral Capacity Area Status 3 SB CB SB CB KB Green Terima 11 KB KB KB CB KB Green Tolak 16 CB CB SB CB SB Green Tolak Entropy Collateral ( Cukup baik ) [1+, 2-]
= -(1/3) log 2 (1/3) -(2/3) log 2 (2/3)
= 0.9182958341
Dengan melakukan perhitungan gain, didapat :
Perhitungan gain untuk atribut Character
= 0.2516291674
Perhitungan gain untuk atribut Condition = 0.2516291674 Perhitungan gain untuk atribut Capital = 0.9182958341 Perhitungan gain untuk atribut Capacity = 0.2516291674
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan gain pada node di  bawah value cukup baik pada atribut collateral didapatkan nilai gain terbesar adalah capital, sehingga atribut capital diletakkan sebagai node baru di bawah value cukup baik pada node
root collateral.
Gambar 11 Pohon Keputusan Pemberian Kredit Tahap Empat
Gambar  11  menunjukkan  atribut  kriteria Area dengan value green  area menjadi  prioritas  utama  dalam  penentuan  pemberian  kredit,  dan  diikuti  dengan atribut collateral dengan value cukup  baik.  Dari  Gambar  11  dapat  diketahui bahwa  apabila  calon  nasabah  berada  pada  daerah green  area dan  nilai collateral nya cukup dan nilai capital nya kurang atau cukup , maka calon nasabah
ditolak permohonan kreditnya, jika calon nasabah berada pada daerah green area dan nilai collateral nya cukup dan nilai capital nya sangat baik maka calon nasabah diterima  permohonan  kreditnya.  Dari  pohon  keputusan  yang  telah  terbentuk, aturan yang sesuai adalah sebagai berikut :
- IF area = black area THEN hasil = tolak
- IF area = red area THEN hasil = tolak
- IF area = grey area AND   character = kurang baik THEN hasil = tolak
- IF area = grey area AND   character = cukup baik THEN hasil = tolak
- IF area = grey area AND   character = sangat baik THEN hasil = terima
- IF area = green area AND   collateral = kurang baik THEN hasil = tolak
- IF area = green area AND   collateral = cukup baik AND   capital = kurang baik THEN hasil = tolak
- IF area = green area AND   collateral = cukup baik AND   capital = cukup baik THEN hasil = tolak
- IF area = green area AND   collateral = cukup baik AND   capital = sangat baik THEN hasil = terima
- IF area = green area AND   collateral = sangat baik THEN hasil = terima
Gambar 12 Form Data Permohonan Kredit
Gambar  12  merupakan form permohonan  kredit,  pengguna  dapat mengetahui  apakah  calon  nasabah  berhak  menerima  kredit  atau  tidak  dengan mengisikan  data  yang  diperlukan.  Pemutusan  diterima  atau  tidaknya  seorang calon  nasabah  tergantung  dengan  atribut  antara  calon  nasabah  sesuai  dengan aturan yang telah terbentuk.

## Gambar 13 Tampilan Deskripsi Keputusan
Gambar 13 merupakan hasil keputusan yang dibuat dalam bentuk deskripsi. Deskripsi  keputusan  digunakan  untuk  mempermudah admin pusat  atau superadmin dalam memahami aturan yang telah dihasilkan oleh sistem.

## Gambar 14 Tampilan Pohon Keputusan
Gambar  14  merupakan  pohon  keputusan  yang  terbentuk.  Pohon  keputusan dibuat  untuk  mempermudah admin pusat  atau superadmin dalam  memahami atribut atau kriteria yang menjadi prioritas utama.
Kode Program 1 Background Process Perhitungan ID3
1. Public Sub Init(ByVal app As HttpApplication) Implements IHttpModule.Init
2.
If _timer Is Nothing Then 3. Dim _timerCallback = New TimerCallback(AddressOf DoWork) 4. Dim _startTime = 0 5. Dim _interval = 60000 6. _timer = New Timer(_timerCallback, Nothing, _startTime, _interval) 7. End If 8. End Sub
9. Protected Sub DoWork() 10. SyncLock _lock 11. _tanggal = Date.Now.ToString("yyyy-MM-dd H:m") 12. With _data.Aturan.Last 13. If DateTime.Compare(_tanggal, .Expired) = 0 Then 14. Proses.Proses() 15. End If 16. End With 17. End SyncLock
18. End Sub
Kode Program 1 merupakan trigger untuk melakukan proses perhitungan.
Kode Program 2 Proses Rekursif ID3
1. BeforeRecursion("Area", copyList, value)
2. positive = _condition.TotalPositive(value, copyList)
3. negative = _condition.TotalNegative(value, copyList)
4. total = positive + negative
5. ID3(positive, negative, total, copyList, False)
6. AfterRecursion("Area", newListOfCondition
Kode Program 2 merupakan proses perulangan pada algoritma ID3.
Kode Program 3 Penyimpanan Aturan
1. Dim _tanggal As Date = Date.Parse(Date.Now.ToString)
2. Dim _rule As String = ""
3. For Each i In listKondisi
4. _rule += i + ";"
5. Next
6. Dim objAturan As New Aturan(session)
7. objAturan.Aturan1 = _rule
8. objAturan.Tanggal = _tanggal
9. objAturan.Expired = New Date(_tanggal.Year, _tanggal.Month + 1, _tanggal.Day)
10. objAturan.JumlahSample = jumlah 11. objAturan.Save()
Kode Program 3 merupakan proses untuk penyimpanan aturan yang telah terbentuk pada saat proses pembuatan pohon keputusan atau perulangan ID3.

## 5. Simpulan
Dalam penelitian ini dibuat system pendukung keputusan pemberian kredit koperasi.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  20  data  sampel  yang didapatkan dari salah satu koperasi di Salatiga. berdasarkan data sampel yang ada didapatkan  bahwa prioritas  utama  yang  didapat  adalah  atribut Area, kemudian dilanjutkan apabila value area adalah grey area maka diperlukan nilai sangat baik pada  atribut character. Apabila  value  area  adalah  green  area,  maka  diperlukan
nilai collateral yang cukup baik dan capital yang sangat baik, atau collateral yang sangat baik agar calon nasabah diterima permohonan kreditnya.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Departemen  Koperasi,  2013,  Arah  Kebijakan  dan  Prioritas  Pembangunan Nasional
2013–2014. http://www.depkom.go.id/index.php?option=com_phocadownload&view=cat egory&id  =126;  rencana-kerja-pemerintah&Itemid  =93.  (Diakses  15  Januari 2014).
[2]  Wahyudin,  2009,  Metode  Iterative  Dichotomizer  3  (ID3)  untuk  Penyeleksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru, Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi,
2(2), http://file.upi.edu/Direktori/JURNAL/PENDIDIKAN_TIK/Jurnal_Pend_TIK _Vol_2_No_2/Metode_Iterative_Dichotomizer_3_(_ID3_)_Untuk_Penyeleks ian_Penerimaan_Mahasiswa_Baru.PDF . (Diakses 12 Januari 2013).
[3]  Kristiyani, Ninik, 2011, Sistem Pendukung Keputusan dengan Menggunakan Algoritma Iterative  Dichotomizer  Three (Studi  Kasus  Sistem  PT  Warna Agung Semarang), AITI Jurnal Teknologi Informasi, 8(1).
[4]  Bagus,  FX.  A.  W,  2012,  Perancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Jalan  Menggunakan  Metode  ID3 (Studi  Kasus  Bappeda Kota Salatiga), AITI Jurnal Teknologi Informasi, 9(2).
[5]   Azwany,  Faraby,  2010,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Usaha  Rakyat  Pada  Bank  Syariah  Mandiri  Cabang  Medan  Menggunakan
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),
http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/21407.  (Diakses  12  Januari 2013).
[6]   Manusiwa,  Silvia  M,  2013, Seminar  Nasional  Sains  dan  Aplikasi  Komputasi (SENSAKOM), Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Permohonan Pinjaman  Pada  Bank  Dengan  Menggunakan  Metode  Credit  Risk  Scoring (Crs).
[7]   Woolf, Rodney
J, 2005,
Data Mining Using Matlab , http://eprints.usq.edu.au/58/1/dissert.pdf. (Diakses 10 Februari 2014).
[8]   Mitchel, Tom. 1997. Machine Learning . Singapore : McGraw-Hill.
[9]  Pressman,  Roger  S,  2001, Software  Engineering  A  Practitioner’s  Approach 5 ed , New York : McGraw-Hill.